高校裸聊诈骗的心理成因与防范对策——基于隐私暴露视角的分析

文章从隐私暴露的视角,基于知、情、意心理结构,构建了高校裸聊诈骗发生机理的分析框架。从认知角度来看,高校裸聊诈骗是信息不对称引起的意志迷失。从情感角度来看,高校裸聊诈骗的发生是由于情感匮乏导致的欲望放逐。从意志角度来看,盲目的生命意志冲动是导致大学生隐私暴露而被骗的直接原因。基于上述3个因素,文章提出了以知育人、以情育人、以志育人的心理教育对策,旨在提高包括裸聊在内的电信网络诈骗防控机制的科学精准性和实践针对性。     

浅论网络隐私技术的保护方法

随着现代科技的发展,人类正处于以计算机和网络技术为基础,以多媒体技术为特征的网络时代,每个人的工作和生活都已离不开网络,网络已渗透到人们生活的方方面面,给人们的生活带来了很大便利,但也同时使人置身于几乎透明的"玻璃社会"。网络对个人隐私存在着极大的威胁。网络传播信息比其他任何渠道都更加便捷,个人隐私也比较容易被浏览和扩散。近年来,随着因特网的迅猛发展和普及,个人隐私越来越多地被用于商业目的。网络隐私权时常遭受他人的非法侵害,已引起人们的警觉。如何有效地保护网络隐私已成为人们关注的热点。     

高科技让你没有隐私

自2000年9月底爆发巴以冲突以来,巴勒斯坦解放组织许多机构办公地点遭到以色列的轰炸,一些负责人先后被暗杀。人们在谴责以色列野蛮暴行的同时,一直在思考一个问题,以色列针对巴勒斯坦抵抗组织负责人的打击和杀害为何那样准确？     

基于差分隐私的学生成绩隐私保护系统

基于学生成绩的数据挖掘技术出现了许多创新,设计了一个基于差分隐私技术的学生成绩隐私保护系统,该系统从考虑保护学生成绩隐私角度出发,在发布学生成绩数据前,先对静态数据进行差分隐私保护处理,再将数据应用到真实教育数据发布中,最终不仅方便用户根据不同需求发布结果,而且达到对学生的个人隐私数据进行保护的目的。     

基于本地差分隐私的Wi-Fi指纹定位隐私保护方法

针对当前位置隐私保护中遭遇的背景知识攻击,服务器不可靠等原因所造成的问题,在Wi-Fi指纹定位技术的基础上,结合RAPPOR算法,提出了一种满足本地差分隐私的室内位置隐私保护方法.该方法通过参考点的无线电信号特征来划分位室内环境的区域,使得用户数据满足RAPPOR算法的输入,最后将扰动向量作为输出发送到服务器端.在真实数据集上的实验也表明,该方案在保证位置隐私的前提下也能得到不错的数据效用性.     

别让微博成为一只喜鹊

2011年7月22日下午3点30分,挪威爆炸惨案震惊世界。挪威首都奥斯陆市中心遭炸弹袭击,造成包括首相办公室在内的多座政府大楼,几乎都成了半边楼。接着,该凶犯持枪上岛,向奥斯陆青年营地的集会人群开枪狂     

基于卷积神经网络的人脸图像隐私保护

针对现有基于深度生成网络模型的人脸图像隐私保护方法无法提供可证明隐私保证、合成图像与原始图像保持语义一致性的问题,提出一种基于卷积神经网络的人脸图像隐私保护方法。该方法首先基于卷积自动编码器和差分隐私实现人脸图像的预训练,对原始人脸图像进行解耦和身份信息的差分隐私保护;然后利用卷积生成对抗网络合成伪图像代替原始图像发布,在保留原始人脸图像的关键特征的基础上,生成与原始图像的关键人脸属性高度匹配的伪图像。该方法可保证合成图像与原始图像语义一致性,并提供可证明的隐私保证。与现有的基于深度生成模型人脸图像隐私方法相比,所提出的方法达到了更好的隐私保护与数据可用性之间的优化权衡。     

车联网环境下的隐私安全度量方法

阐释了车联网的特点、隐私特性和隐私攻击等,从身份隐私、位置隐私、数据隐私三个方面阐述了不同类型隐私在隐私保护方面的特点和需求,并梳理了针对不同隐私类型的隐私保护关键技术和方法演进;在此基础上,研究了不同类型隐私的隐私度量代表性方案、理论模型、度量难题等方面,归纳了涉及车联网环境下隐私度量的8个关键属性,并讨论了相关的32个度量指标。最后,总结了车联网隐私度量的未来研究方向及挑战。     

社交网络用户隐私量化研究:建模与实证分析

社交网络的流行对用户的隐私保护提出了新的挑战。该文通过使用人类动力学和统计物理的方法,研究用户的网络行为与用户隐私量值的关系。以当前国内流行的社交网络——人人网和新浪微博——为研究对象,获取用户的真实数据,提出隐私量化模型。研究结果表明:用户的网络行为对隐私量值具有重要的影响,如在人人网中用户的地理位置分享行为对隐私量值影响较大,而在新浪微博中发私信行为对隐私量值的影响最大。研究的结果对社交网络隐私关注下的用户行为规律探讨具有理论与实际意义。     

数据服务中心的隐私保护框架设计与应用研究

针对北京大学数据服务中心在为全校提供数据共享和数据再利用服务的同时,也存在很多信息和隐私安全方面的问题,分析了数据服务中心的隐私安全问题,设计了数据服务中心的隐私保护框架(DSP-PPF),并且基于这个框架在隐私数据的分类方法、隐私数据的访问控制和面向数据发布的隐私保护三个方面展开应用研究.通过应用所提技术进行隐私数据组织和管理,结果表明数据既能得到合理的保护,又能最大程度地发挥效用.     

论网络隐私侵权的概念和特征

目前我国对网络隐私侵权的理论和相关制度的研究仍较为滞后,立法上并没有对网络隐私权给予确认,隐私权法律保护制度正面临着空前严峻的挑战。本文试图对网络隐私侵权的基本问题作出界定,首先从对网络隐私、网络隐私权这几个与网络隐私侵权行为相关联的概念辨析入手,导出了网络隐私侵权的概念,并从侵权主体、侵权客体、侵权对象性质、侵权行为手段以及侵权后果几个方面总结网络隐私侵权行为的特征,希望能对网络隐私立法保护提供参考。     

基于空间混淆位置隐私保护的位置隐私区域生成算法

为提高位置隐私区域的切换成功率,实现个性化位置隐私保护,基于空间混淆位置隐私保护方法提出了两种位置隐私区域生成算法,即初级形心偏移法和高级形心偏移法.初级形心偏移法通过将切换后的位置隐私区域的形心相对切换前的位置隐私区域发生一定的偏移来实现,偏移幅度由用户周围其他用户的分布决定.高级形心偏移法将切换前位置隐私区域的形心偏移至切换后位置隐私区域的外部,再根据用户周围其他用户的分布生成与切换前位置隐私区域无重叠的新的位置隐私区域.实验结果表明:在中心点攻击下,初级形心偏移法的切换成功率保持在90%以上,高级形心偏移法的切换成功率亦接近100%;在无差别攻击下,高级形心偏移法的切换成功率亦接近100%.     

面向智能电表的隐私保护技术综述

随着智能电网和通信技术的发展,智能电表的普及应用受到越来越多的重视.一方面,智能电表为用户合理用电和电力公司有效供电、高效收费带来了便利,而另一方面细粒度的智能电表数据泄露用户用电行为等敏感信息,用户隐私泄露也成为最大的安全威胁.主要从智能电表端的身份隐私保护技术和数据隐私保护技术两个方面来综述国内外相关研究.对比分析了现有隐私保护技术的隐私保护强度、计算开销、传输开销等;提炼了智能电表仍然面临的安全与隐私挑战,并探讨了该领域未来的研究趋势与方向.     

无线传感器网络隐私保护范围查询处理技术

对无线传感器网络隐私保护范围查询处理技术的研究现状与进展进行了综述.首先介绍研究模型,包括网络模型、攻击模型和性能评价模型.接着,按照桶技术、前缀成员验证技术、保序加密技术等隐私保护技术对现有研究成果进行分类,详细阐述代表性协议的核心技术.对各协议性能的分析比较表明:现有技术均未较好地实现隐私性、完整性、高效性和精确性四者之间的均衡.最后,对未来研究方向进行了展望.     

位置隐私泄露的一种度量方法

现有的文献大都是对位置隐私保护算法的研究,对于位置隐私保护算法的隐私性度量的研究相对缺乏。为此,针对贪心法的位置K-匿名算法(Greedy-based Location K-anonymous Algorithm,GLKA)提出位置隐私泄露的度量方法。该方法以KL散度(Kullback-Leibler divergence)为基础,将攻击者的背景知识融入其中,用以度量匿名区域中用户位置隐私的泄露。仿真实验表明,该度量方法可以有效地度量攻击者在具有背景知识的情况下,用户位置隐私泄露的水平,从而为位置隐私保护算法的设计与实现提供一定的参考。     

基于差分隐私的LBS用户位置隐私保护方案

为了兼顾共享位置数据的可用性和隐私保护需求,针对第三方收集的用户共享位置信息,提出了一种基于差分隐私的LBS用户位置隐私保护方案.首先,对共享位置数据集进行预处理,使用字典查询方式构建位置事务数据库,采用Trie树结构存储位置数据和频率,提高查询效率,减少加噪次数;其次,在Trie树上进行频繁位置选取,并使用差分隐私下...     

数据库驱动认知无线电网络位置隐私的攻击与保护

针对数据库驱动认知无线电网络(cognitive radio networks)存在的位置隐私泄露风险,提出两种攻击方法:覆盖交集攻击和频道切换攻击,可根据二级用户(secondary user,SU)频道使用情况,在不直接获取查询信息中的位置信息的前提下,间接推断SU位置。为应对上述攻击,提出查询信息盲化机制来实现隐私保护的频谱查询,同时对频道选择方案进行优化使得SU能够最大程度地保护自身位置隐私。根据真实数据进行的攻击实验提高了对SU的定位精度,基于模拟数据的隐私保护方案验证实验证明了本文提出的保护方案的有效性和效率。     

一种移动社交网络的协同定位隐私保护方法

基于位置服务的移动社交网络中用户分享携带位置和好友标签的信息,不仅会影响用户位置隐私也会泄漏好友的位置信息,从而导致基于协同定位信息攻击的位置隐私泄露问题.为此,文中提出了一种防御协同定位信息攻击的位置隐私保护方法,设计了基于用户与好友线上交互的关系强度计算方法,给出了关系强度与位置隐私保护需求的关联和量化方法,实现了一种基于协同定位信息隐藏和时间调整(CCTA)的位置隐私保护算法.在推特数据集上的实验结果表明,文中方法能满足用户位置隐私保护需求,且保护效果最佳.     

基于移动社交网络的位置隐私保护研究

针对移动社交网络隐私保护方案的研究现状,分析总结了当前方案中存在的隐私保护效果差、通信开销高和数据可用性低等问题.首先,系统地介绍了移动社交网络位置隐私保护主流的三大体系结构;其次,分析总结了当前国内外应用在移动社交网络中的隐私保护方案的隐私保护程度、计算开销、服务质量及数据可用性等问题,分别从基于失真、加密、增强和差分隐私四个方面对其进行讨论;最后,从理论、技术、硬件设施三个方面阐述了移动社交网络位置隐私面临的挑战及未来的研究发展方向.     

面向云存储基于属性的隐私保护算法

针对隐私保护在复杂社会场景下可能面临的问题,提出一种非加密的隐私保护算法.该算法将复杂社会场景抽象成多属性关联模型,通过关联属性分离的方式,将关联隐私的属性组合分离存储于不同的数据块中解决数据隐私保护问题.同时,为了保证数据重构的效率,还提出一种组合关联属性分离算法,达到了在数据隐私保护性能与数据利用效率之间的最大优化.